【摘 要】
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结合监督和非监督学习模型实现了人脸图像的自动分割。图像分割中一般常用监督学习模型,这种学习模型受不同分类标志图像数据的限制,结合非监督学习模型,可以有效解决资源有限条件下的图像自动分割。该文首先用监督学习模型SVM(支持向量机)进行人脸图像分割,这种方法需要人工找出SVM中不同类别的支持向量,在实验中发现同一张图像进行多次实验分割效果不一致,存在较大的人为误差。为了实现支持向量的自动选取,该文用非
【基金项目】
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国家自然科学基金应急项目(61751316)。
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结合监督和非监督学习模型实现了人脸图像的自动分割。图像分割中一般常用监督学习模型,这种学习模型受不同分类标志图像数据的限制,结合非监督学习模型,可以有效解决资源有限条件下的图像自动分割。该文首先用监督学习模型SVM(支持向量机)进行人脸图像分割,这种方法需要人工找出SVM中不同类别的支持向量,在实验中发现同一张图像进行多次实验分割效果不一致,存在较大的人为误差。为了实现支持向量的自动选取,该文用非监督学习模型K-means得到人脸图的不同类别作为SVM的支持向量,提出了相似度计算方法。并对输入的支持
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